Google DeepMind lanzó Gemini 3.7 Flash el 13 de agosto, tres semanas después de Gemini 3.6 Flash. La cadencia es tan relevante como el propio modelo.
Lo que cambió
Las mayores mejoras se observan en el trabajo agéntico y documental. AutomationBench, que puntúa la automatización de flujos de trabajo empresariales, subió al 30,4% desde el 17,0%. DeepSWE v1.1, que cubre la ingeniería de software de largo alcance, pasó al 65,3% desde el 49,0%. La comprensión de documentos GDP.pdf alcanzó el 34,0% desde el 22,0%, la calidad de código de producción de FrontierCode 1.1 llegó al 43,6% desde el 34,4%, y el Elo de WebDev Arena subió a 1588 desde 1538.
El precio
Las tarifas introductorias son de 0,75 dólares por millón de tokens de entrada y 3,75 dólares por millón de salida, y se mantendrán hasta el 31 de diciembre de 2026, antes de subir a 1,50 dólares y 7,50 dólares. Incluso al precio estándar, eso es aproximadamente la mitad de la generación Flash anterior: un recorte de precio y un salto de capacidad en el mismo lanzamiento, que es el patrón que ha convertido a los modelos de clase Flash en la opción predeterminada para bucles agénticos de gran volumen.
Distribución desde el primer día
El modelo ya está disponible en Google AI Studio, Android Studio, la Gemini Enterprise Agent Platform y a través de Spark para suscriptores de AI Pro y Ultra en más de 160 países. Ese mismo día, GitHub lo añadió al selector de modelos de Copilot en ocho superficies —VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, la CLI, el agente en la nube y la app de Copilot—, facturado al precio de lista del proveedor y no con un recargo para solicitudes premium. Vercel lo incorporó a AI Gateway con un 50% de descuento.
La salvedad sobre las cifras
Todos estos resultados comparativos han sido publicados por el proveedor y ejecutados por Google frente a su propio modelo anterior. La replicación independiente suele ir varias semanas por detrás de un lanzamiento, y AutomationBench en particular tiene escaso historial externo.